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GraphPad Prism9 将正态分布拟合至频率分布

为什么要对数据拟合正态分布/高斯分布?


首先,你需要回答一个问题:你的数据是否服从高斯分布?
回答该问题的一种方法是针对原始数据进行正态性检验。另一种方法是检查频率分布或累积频率分布。

拟合正态分布
Prism可在直方图上叠加一个频率分布。
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遵循以下步骤:
1.在“频率分布”对话框中,选择创建频率分布(非累积分布)。还可选择将数据绘制成直方图尖峰的XY图。
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2.转至新图表。
3.点击“分析”,然后选择非线性回归。在模型的第一个选项卡上,选择高斯/正态方程组,然后选择高斯方程。“非线性回归”对话框中的所有其他选项均可保留为默认设置。
结果在一定程度上取决于你所选取的箱宽数值,因此我们建议如下所述拟合累积分布。

拟合累积正态分布
Prism可将累积高斯分布叠加在数据的累积分布图上。累积高斯分布具有S型函数。
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遵循这些步骤:
1.在“频率分布”对话框中,选择创建累积频率分布。还可选择将数据绘制成数据点的XY图。
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2.转至新图表。
3.点击“分析”,选择非线性回归,并从选择的高斯模型中选择一个累积高斯模型。Prism可提供单独的模型,用于以百分比、分数或观测数表示的数据。对于最后一个选择,你应该将N限制为一个与数值数量相等的定值。可将所有其他选项设置为默认值。
上图显示的是样本数据与累积高斯曲线拟合的累积分布图(以百分比表示)。观察到的分布用红色圆圈绘制,拟合分布为一条蓝色曲线。两者叠加在一起,难以区分。

在概率轴上绘制
下面,使用概率Y轴绘制了相同的图表。为此,双击Y轴以弹出“设置轴格式”对话框,在右上角下拉比例选项,然后选择“概率(0..100%)”。在概率轴上绘制时,累积高斯分布呈线性。在图表的右上方,累积分布比高斯分布所预测值稍高。在概率轴上绘制时,则过分夸大了这种差异。
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